厉害了！这篇Nature，作者仅两人，第一作者用中文署名！

主要观点总结

本文主要介绍了通过计算辅助合成规划（CASP）和虚拟筛选技术来解决合成复杂天然产物如吡咯烷倍半萜所面临的挑战。文章提出了通过构建虚拟库和反应性筛选来优化合成路线，避免了传统方法的繁琐试错过程。同时，引入了轻量化的反应物参数化方法，以提高计算的可扩展性和效率。研究方法在二十五种天然存在的吡啶恶烷的合成中得到了应用验证。

关键观点总结

关键观点1: 吡咯烷倍半萜的合成面临的挑战及解决方案

吡咯烷倍半萜是重要且具有生物活性的天然化合物，但其合成面临诸多挑战。传统方法依赖经验丰富的化学家进行试错，效率低且耗时。本文提出了通过计算辅助合成规划和虚拟筛选技术来优化合成路线，快速识别有效的合成途径。

关键观点2: 虚拟库和反应性筛选技术的应用

研究人员构建了包含难以获得的晚期中间体类似物的虚拟库，通过反应性筛选来优化合成路线。这种方法避免了传统合成中的繁琐试错实验，提高了合成的效率和成功率。

关键观点3: 轻量化的反应物参数化方法

为了进一步提高计算效率和可扩展性，研究中引入了轻量化的反应物参数化方法，以替代昂贵的DFT过渡态计算。这种方法实现了在较大规模上快速进行反应预测，为反应机制提供了重要的理论支持。

关键观点4: CASP方法和虚拟筛选的优势

CASP方法通过模式识别算法显著简化了复杂目标的合成规划，结合虚拟筛选技术，成功解决了传统合成中的挑战。该方法在天然产物和药物合成中表现出广泛的应用潜力。

关键观点5: 实验成果

实验通过虚拟筛选优化了吡啶恶烷的合成路线，并成功合成了多个天然产物。通过构建虚拟库和反应性筛选，实验实现了对复杂分子合成的有效优化，提高了合成效率。

文章预览

倍半萜是指分子中含15个碳原子的萜类化合物,是含有三个异戊二烯单元。其中，吡咯烷倍半萜是一类具有重要生物活性的天然化合物，因其在药物开发中的潜力而成为了研究热点。然而，合成复杂天然产物如吡咯烷倍半萜时，合成路线的选择和优化往往面临诸多挑战。传统的合成方法依赖经验丰富的化学家通过试错法来识别可行的合成中间体，但随着分子复杂性的增加，预测性显著降低，尤其是在面对具有高度结构复杂性的目标分子时，这种方法既费时又费力。 为了解决这一问题， Scripps研究所Ryan A. Shenvi研究员以及李春雨 携手在 Nature 期刊上发表了题为 “Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library selection” 的最新论文。文章提出了通过计算辅助合成规划（CASP）和虚拟筛选技术来辅助设计合成路线。具体来说，研究人员构建了一个虚拟库， ………………………………